索引
（1）什么是索引?
是一种提升查询速度的 特殊的存储结构.
它包含了对数据表里的记录的指针,类似于字典的目录。
当我们添加索引时会单独创建一张表来去存储和管理索引,索引比原数据大,会占用更多的资源.
（2）索引的种类:
普通索引 index
- 普通索引 就是一个普通的索引，可以为空，可以重复。
唯一索引 unique
- 可以为空，不可以重复。
主键索引 primary key
- 不可以为空，不可以重复
（3）索引的优缺点:
索引的优点：
提升查询速度,
通过建立唯一索引保证数据的唯一性
缺点:
索引需要占用更多物理空间,
增加了后期的维护成本
降低增删改操作的效率
（4）索引可以提升查询速度,是不是添加的索引越多,越好?
数据量比较大时可以使用索引.
给经常用于where查询条件的字段添加索引还要考虑当前字段数据的重复量.如果当前字段数据的重复量大于30% 不建议添加索引
数据重复量过大添加索引,反而会降低查询速度.
在使用索引查询数据时,一定要遵循最左原则
将有所索引的字段放在条件的最左边（先查询有索引的字段）
（5）索引的操作:
添加索引:
在建表时添加索引
表键好之后添加
ALTER TABLE 表名 ADD 索引类型 [索引名] (字段名);
查看索引:
SHOW INDEX FROM 表名;
删除索引
DROP INDEX 索引名 ON 表名;
注意: 删除主键索引必须先去除主键索引的自增属性,然后执行
ALTER TABLE 表名 DROP PRIMARY KEY;
（6）索引的实现(了解):
从存储结构上来划分：BTree 索引（B-Tree 或 B+Tree 索引），Hash 索引，full-index 全文索引，R-Tree 索
引，但是 MySQL 的 InnoDB 数据库引擎，只支持 B+Tree 索引。
HASH索引:
基于哈希表实现,只有精确匹配索引所有的列查询才有效,对于每一行数据,存储引擎会对于所有的索引类列计算一个
哈希码,并且hash索引将所有的哈希码存储在索引中,同时索引表中保存指向每个数据的指针哈希索引能够最快的进行数据定位,对于固定的数据查询效率很高,对于范围性的查询,因为HASH索引的不连续性,查
询性能会下降.
B-Tree索引:
B-Tree能加快数据的访问速度,存储引擎不在需要全表扫描,数据分布在各个节点之中
B+Trree
数只存储在叶子节点，上一个叶子节点中还会记录下一个叶子节点的地址
6、视图